应用时间序列分析（第5版） / 21世纪统计学系列教材
￥39.00定价
作者： 易丹辉，王燕
出版时间：2019-09
出版社：中国人民大学出版社
- 中国人民大学出版社
- 9787300270272
- 262904
- 61223173-8
- 16开
- 2019-09
- 350
- 理学
- 数学
- 统计、经管
- 本科 研究生（硕士、EMBA、MBA、MPA、博士）
内容简介
目录
第1章 时间序列分析简介
1．1 引言
1．2 时间序列的定义
1．3 时间序列分析方法
1．4 时间序列分析软件
1．5 习题
1．6 上机指导
第2章 时间序列的预处理
2．1 平稳序列的定义
2．2 平稳序列分析的理论基础
2．3 平稳性检验
2．4 纯随机性检验
2．5 习题
2．6 上机指导
第3章 ARMA模型的性质
3．1 AR模型
3．2 MA模型
3．3 ARMA模型
3．4 习题
3．5 上机指导
第4章 平稳序列的拟合与预测
4．1 建模步骤
4．2 模型识别
4．3 参数估计
4．4 模型检验
4．5 模型优化
4．6 序列预测
4．7 习题
4．8 上机指导
第5章 无季节效应的非平稳序列分析
5．1 Cramer分解定理
5．2 差分平稳
5．3 ARIMA模型
5．4 疏系数模型
5．5 习题
5．6 上机指导
第6章 有季节效应的非平稳序列分析
6．1 因素分解理论
6．2 因素分解模型
6．3 指数平滑预测模型
6．4 ARIMA加法模型
6．5 ARIMA乘法模型
6．6 习题
6．7 上机指导
第7章 条件异方差模型
7．1 异方差的问题
7．2 异方差的直观诊断
7．3 方差齐性变换
7．4 ARCH模型
7．5 GARCH模型
7．6 GARCH的衍生模型
7．7 习题
7．8 上机指导
第8章 多元时间序列分析
8．1 ARIMAX模型
8．2 干预分析
8．3 伪回归
8．4 协整
8．5 Granger因果检验
8．6 习题
8．7 上机指导
附录1
附录2
附录3
参考文献
1．1 引言
1．2 时间序列的定义
1．3 时间序列分析方法
1．4 时间序列分析软件
1．5 习题
1．6 上机指导
第2章 时间序列的预处理
2．1 平稳序列的定义
2．2 平稳序列分析的理论基础
2．3 平稳性检验
2．4 纯随机性检验
2．5 习题
2．6 上机指导
第3章 ARMA模型的性质
3．1 AR模型
3．2 MA模型
3．3 ARMA模型
3．4 习题
3．5 上机指导
第4章 平稳序列的拟合与预测
4．1 建模步骤
4．2 模型识别
4．3 参数估计
4．4 模型检验
4．5 模型优化
4．6 序列预测
4．7 习题
4．8 上机指导
第5章 无季节效应的非平稳序列分析
5．1 Cramer分解定理
5．2 差分平稳
5．3 ARIMA模型
5．4 疏系数模型
5．5 习题
5．6 上机指导
第6章 有季节效应的非平稳序列分析
6．1 因素分解理论
6．2 因素分解模型
6．3 指数平滑预测模型
6．4 ARIMA加法模型
6．5 ARIMA乘法模型
6．6 习题
6．7 上机指导
第7章 条件异方差模型
7．1 异方差的问题
7．2 异方差的直观诊断
7．3 方差齐性变换
7．4 ARCH模型
7．5 GARCH模型
7．6 GARCH的衍生模型
7．7 习题
7．8 上机指导
第8章 多元时间序列分析
8．1 ARIMAX模型
8．2 干预分析
8．3 伪回归
8．4 协整
8．5 Granger因果检验
8．6 习题
8．7 上机指导
附录1
附录2
附录3
参考文献
